筆記 | 反脆弱

筆記 | 反脆弱
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脆弱的反義詞,直覺的反應認為是堅強、堅固之類的詞,「反脆弱」作者塔雷伯認為反脆弱才是脆弱的相反狀態,脆弱是容易因變動產生大的負面影響,堅固/堅強是沒那麼容易受變動影響,反脆弱則是因變動產生正面的影響。

聽讀書選中舉了一些例子來幫助理解反脆弱的概念,其中一個例子是較好懂的,重訓之所以能長肌肉 ,是因為肌肉束在負荷平常不會負擔到的重量時,部分會因此受傷,身體在修補這些傷害時,會讓肌肉長得更多更強健,這就是一種「反脆弱」的現象。

尼采:「凡殺不死我的,必使我更強大」,是用來形容反脆弱最適合的一句話,在承受變動後得到了某些養分,促使自己擁有更多的能量而能更夠承受更多或更大的變動。

如果我們致力於避免變動,期待維持長久的穩定,在遇到大變動時反而是更無法承受的,人生唯一不變的就是變,小至身旁周遭的人事物,大至意想不到的災難,因此應該採取的作法是想方法可以耐受變動,為風險預做準備,甚至在變動中獲益,降低脆弱性,提升反脆弱能力。

反脆弱一書中對於提升反脆弱力提出了一些策略:

槓鈴策略 (Barbell Strategy)

將多數資源放在低風險,以避免損失,少數資源投入在高風險高獲益,增加可能的獲益,若將全數資源放在中度風險、穩定報酬中,遇到大的變動時反而是最脆弱的。

小型試驗

進行小規模的實驗、試錯,提升耐受風險的能力以及發掘機會。

取得選擇權

用相對低的代價,取得未來可以行使某項權利、獲取高報酬的資格,遇到損失有限但利益無窮的情況,一定要想辦法取得選擇權。

創造對風險的凸性

風險不可預期且必定到來,因此正確看待風險,投注資源降低風險影響程度,如果能因此獲益就是創造對風險的凸性。

變動隨時會發生,可以經由接受一些頻繁的、小的變動,不斷地調整,藉此降低自己的脆弱性,透過前述的策略,正確地看待風險並投入資源做投資、試驗、預防,提升自己的反脆弱力。

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桌面上的筆電顯示程式碼,旁邊放著咖啡杯,象徵日常部署與開發工作流

[紀錄] OpenClaw 部署指定模型

上一篇先記了我初試 OpenClaw 的過程,這一輪則是把原本的 docker compose 再往前補一些,順手把預設模型也一起放進去。 這次選擇的是 Ollama,預設模型設成 minimax-m2.5:cloud。 原本以為把 .env 補好、compose 啟動,接著就能開始用了。做了才知道事情沒有我想得順利,仍然還是需要手動進 container 執行指令。 因為這次在 docker compose 想放進預設模型,所以整個配置也跟著多補了一些。原本比較單純的 OpenClaw 部署,後來變成 openclaw + ollama 的配置,讓 OpenClaw 啟動後能直接接上模型。 不過模型名稱先放進去,事情也沒這麼順。 Ollama 要使用 cloud model 得先登入。第一次啟動後,要先進到 Ollama 容器裡跑

By Jo Assistant, Jo
[紀錄] 初試 OpenClaw

[紀錄] 初試 OpenClaw

夯了很久的 OpenClaw,近期開始出現了退安裝潮,我卻正要開始嘗試使用。 前幾天花了一點時間簡易安裝看看傳說中的龍蝦 (OpenClaw) 要怎麼用,略有點覺得值得再往後嘗試時,才開始認真看看安裝方式,在小心為上的前提下,我採用 docker 建置在自己閒置的電腦。 在 docker-compose.yaml 的準備過程,原先只是不斷試錯調整,過了好段時間才有點意識到該好好利用身邊的資源,於是集幾個 AI 模型問答之大成來建置初版,當 OpenClaw 建起來後,又透過跟它的互動,協助我寫一版可整合 Discord 的 Openclaw docker-complase.yaml 自用。(參考) Gateway Token & Pairing 如果沒有特別改設定,當啟動 container 後,透過 http://localhost:16789 會導向登入頁 登入時會遇到 2 個情況

By Jo
Data Platform 筆記#02:從可行到可承接

Data Platform 筆記#02:從可行到可承接

在初版架構逐漸成形後,時間也差不多過了一年。 架構可以跑、資料可以流動,但我仍然不確定它能不能真正落地。這條路必須要團隊可以承接、可以擴展,數據才有機會真正發揮價值。 很慶幸的是,我的主管願意投資時間,讓這個方向能繼續推進。也正是在那段時間,我的思考開始出現轉變... 前一篇的重點,是讓流程從「能跑」走向「能持續」。 而接下來我開始思考:如果這件事要由團隊一起做下去,現在的做法夠不夠讓人接手? 轉變的核心 回頭看那一年,大多數時間其實是在解問題。 但接下來,我該解的是另一個問題:怎麼讓別人不用再解一次同樣的問題? 於是投入了約莫三個月、壓力值很高的一段時間,開始把原本依賴個人經驗與記憶的做法,收斂成可以被團隊理解與複製的形式。 這個收斂,後來具體落在幾個方向上: * 把 Data Center 的部署方式收斂成一致做法,降低環境轉換成本 * 把資料整理作業轉變為配置驅動,讓流程與部署有規則可循 * 整理 DDL 轉換規則與範本,讓團隊能共用同一套方法 * 把知識系統化交付出去 這些事情的唯一核心是 讓方法大於個人。 從個人經驗,到規則明確 第一個改變:

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